摘要:针对执行深空任务的双质量块无拖曳卫星模型复杂、控制自由度多且精度要求高的问题,提出了一种基于频域约束规范的GS/T混合灵敏度H_∞鲁棒控制器快速设计方法,该方法物理意义明确,降低了无拖曳控制系统设计的复杂度.首先,推导了双质量块构型无拖曳卫星的高精度动力学模型,表明了其各回路间的强耦合特性.其次,通过设计选择矩阵以及输入解耦策略,将控制系统划分为单输入单输出的质量块无拖曳控制回路、悬浮控制回路以及航天器姿态控制回路,并建立了各回路的闭环反馈控制策略.然后,在频域结合科学性能要求与外部扰动和传感器测量噪声的频谱模型,构建了各个回路的灵敏度函数与补灵敏度函数设计规范,从而可以快速且准确地设计出符合性能要求的加权函数阵,完成了无拖曳与姿态控制系统的设计.仿真结果表明,提出的控制系统设计方法具有足够的稳定性和抗干扰能力,达到了超稳超静的无拖曳水平要求.最后结合传递函数分析,给出了进一步减小加速度噪声的工程改进思路.

摘要:随着空间探测任务需求愈加复杂,卫星有效载荷传感器精度不断提高,星地链路传输数据量大幅增加.为满足近地轨道(low Earth orbit, LEO)卫星可变编码调制(variable coding modulation, VCM)数传系统对高通量、低功耗、高可靠性信道编码应用需求,提出了一种基于第二代数字视频广播(the second generation digital video broadcast, DVB-S2)标准的快速累加并向递归编码算法,同时基于此算法提出了一种高效低功耗低密度奇偶校验码(low-density parity-check, LDPC)编码器.利用输入信息比特随机性以及二进制计算特点简化校验比特中间变量的计算,降低了编码器的功耗；通过分析不同VCM模式中LDPC码的相似性,重复利用校验比特中间变量计算单元和存储器,提高了硬件资源利用率；通过控制模块动态重构编码器兼容3种VCM模式,并在保证编码正确性前提下进行模式切换,提高了编码器的灵活性；采用与调制方式相匹配的校验比特存储方案按顺序输出M个并行比特,提高了编码数据吞吐率,具有高效性.在Xilinx XC7K325t-3fbg900 FPGA上对提出的编码器进行了实现,结果表明:在347.5 MHz系统工作时钟下,编码数据吞吐率最高可达1.104 Gb/s,数据吞吐量较固定编码调制系统(constant coding modulation, CCM)提高了31.9%,且该编码器功耗与相同平台同类编码器相比降低了21.7%.

摘要:为进一步提升锂电池的能量密度,解决常规单盐电解质存在的热稳定性差、电导率低、锂枝晶等问题,发展新型混合盐电解质成为锂电池电解质重要的研究方向之一,锂盐的混合可以改变溶液离子电导率、锂离子溶解度、黏度等性质,通过对电极/电解质界面以及电极材料表界面的影响来改善电池电化学性能.本文收集整理国内外最新研究文献,综述了锂电池混合盐电解质的研究进展,包括锂离子电池、锂金属电池、锂硫电池、全固态电池等不同的研究方向.总结了常见单盐的优势以及不足,从正负极以及集流体等不同角度分析了混合电解质在不同电池内部对于界面的影响,分析了不同文献关于其界面作用的相关机理解释,整理了混合电解质在不同电池体系中的应用.最后,对混合盐电解质以及界面作用的现有问题进行了论述,对新型混合电解质以及界面作用的表征发展方向及应用前景进行了展望,混盐体系研究多数仅限于性能改进,其作用机制还需要深入研究,现有解释通常从单盐出发,而不同锂盐实现协同作用的机制是未来的重要研究方向.

摘要:心律失常表现为不规则的心跳,心律失常类型的判断是心血管疾病早期预防和诊断的关键.为提高心律失常分类的准确率和速度,实现心律失常类型的自动识别,研究并提出了一种以卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN) 为核心的7层混合模型结构.为保持心拍的完整性,根据R-R间期对心电信号进行动态分割得到不同长度的心拍.通过卷积层卷积核的滑动提取心拍的局部特征,平均池化层进行下采样,降低特征的维度.空间金字塔池化 (spatial pyramid pooling, SPP)层以不同的池化步长二次提取心拍特征,不同长度的输入特征经过SPP层的特征融合后得到相同长度的输出特征.利用极限学习机 (extreme learning machine, ELM) 作为分类器可以提高分类的速度,缩短训练时间.使用MIT-BIH数据集和十折交叉验证方法验证心律失常4分类模型的有效性,最终得出在测试集上分类总体准确率为99.16%,灵敏度为99.85%,特异性为98.89%,精度为99.85%.在相同软件环境下验证混合模型与单个模型的准确率与训练时间,实验结果表明:混合模型能以更少的训练时间获得更高的准确率,为快速准确地识别心律失常类型提供了一种可行方案.

摘要:在传统模式识别的训练方法中,拥有大量标签的有监督学习方法在识别准确率上取得了很好的效果.然而在实际生活中样本常常缺失标签,或现存有标签的样本与目标样本具有较大分布差异而不能直接使用.为了解决这些问题,无监督域自适应算法应运而生,借助源域有标签但不同分布的样本去识别无标签的目的域样本.针对目标识别样本与训练样本分布不一致的情况,本文提出了一种探寻两个样本域之间的最优表示学习的无监督域适应算法.通过在共同的子空间上引入两个表示矩阵去更好地减少两个域的分布差异,同时对两个表示矩阵进行各自的最优化约束设计,使得源域和目的域最优地相互表示,缩小两个域之间的分布差异,从而实现无监督跨域学习（即迁移学习）.最后在3个迁移学习常见的无监督域适应数据集上开展实验,实验结果表明:本文算法的识别准确率超过了目前很多优秀的传统迁移学习方法和一些深度方法.实验结果验证了本文提出的无监督域适应的表示学习算法的有效性和鲁棒性.

摘要:针对流水线型坐标旋转数字计算机（coordinate rotation digital computer,CORDIC）算法的输出精度低、输出时延长、硬件资源消耗大的问题,提出一种双向预判免缩放因子CORDIC算法.该算法首先将[0,π/4)内的输入角度通过角度二进制编码后按位值i分解为2^-i的较小角度,然后使用设立的查找表在初始角度的基础上进行双向免缩放因子旋转,无需根据中间迭代结果判断下次的旋转方向,避免了迭代方向的不确定性,减少了迭代单元级数和迭代次数,同时提高了运算精度；最后将[π/4,2π)内的输入角度通过角度区间折叠技术变换到[0,π/4),使计算区间扩展到整个圆周[0,2π),保证了运算范围,且只需要使用移位和加减运算即可实现,避免了进行乘法运算.在MATLAB和Vivado软件平台上进行算法仿真与验证,结果表明:在输出位宽均为14位时,与流水线型和单向免缩放因子型CORDIC算法相比,输出精度分别提高了47.5%、18.8%,最大输出时延分别降低了53.8%、40.0%,硬件资源消耗也有一定的改善.本文提出的CORDIC算法具有输出精度高、输出时延短等特点,其综合性能具有较大的提升.

摘要:针对行人轨迹预测任务中行人间的交互模式难以被有效构建的问题,提出了一种基于图卷积神经网络的算法TP-GCN来建立行人交互模型并进行轨迹预测.首先对行人的轨迹序列使用长短期记忆网络提取轨迹运动特征；随后将行人视为图结构中的顶点,创建表示相互关系的邻接矩阵,并根据视觉盲区范围筛除无关顶点间的连接权重；然后对于轨迹运动特征,使用图卷积神经网络提取不同轨迹间的交互信息,同时增加顶点对自身所隐含交互信息的提取,并使用长短期记忆网络将交互信息编码为轨迹交互特征；之后通过深度图信息最大化方法,对图卷积神经网络的权重进行优化,使得个人的运动模式符合场景内所有行人共有的运动模式；最后将轨迹运动特征和轨迹交互特征使用长短期记忆网络进行解码,完成轨迹预测.在公开数据集ETH和UCY上的实验结果表明,所提算法能够根据行人间的交互模式做出与真实行为接近的符合行人习惯的预测,整体预测精度高.同时,消融实验和预测轨迹的可视化也显示了算法的有效性及良好的可解释性.

摘要:关键功能零件的识别可以提高装配体模型检索的效率并提高重用水平,同时为自主设计提供关键参考信息.为降低人为因素的影响和评价的主观性,本文提出了一种基于粗糙集理论的关键子装配功能零件的自动识别方法,利用装配体模型自身数据对功能零件的排序过程进行驱动.分析、讨论复杂装配体中零件类型与零件之间的装配连接关系,构建了基于复杂网络的装配体模型；提取各零件节点的拓扑结构层和零件属性层数据及零件类型作为条件属性和决策属性；使用基于动态层次聚类的算法对零件决策信息表进行离散化处理,并利用基于属性重要度的启发式约简算法进行知识挖掘,消除冗余条件属性,获得属性约简集及其相应的属性权重；通过综合评价形成了具有关键功能的子装配零件重要度排序.以蜗轮蜗杆减速器模型为例验证本文算法,结果表明:最终的排序结果与专家打分法的结果一致,而本文方法的整个识别过程依靠装配体模型数据自身驱动,降低了主观因素影响,更具有客观性和普适性.

摘要:为提高海洋飓风强度的观测频次和测量准确度,对综合利用热带气旋全球导航卫星系统（CYGNSS）和土壤湿度主动-被动探测（SMAP）卫星数据监测飓风强度进行了研究.首先,介绍了卫星数据特征；然后,以佛罗伦萨飓风为例,提出了融合这两种卫星数据监测海洋飓风强度的方法,其中包括卫星数据预处理、基于像素级影像融合方法的高风速区域提取和飓风强度测量；最后,将融合两种卫星数据测得的10场飓风的强度与美国国家飓风中心(NHC)提供的飓风最大风速值进行对比分析,并采用平均绝对误差、均方根偏差和相关系数3个指标评价这两种风速测量结果之间的差异.结果表明:与仅利用SMAP卫星数据相比,本文方法能以更高的频次监测飓风强度,可获得更加完整的飓风高风速区域；与美国国家飓风中心提供的飓风最大风速值相比,本文方法监测飓风强度结果的平均绝对误差变动范围为3.9～10.2 m/s,均方根偏差变动范围为4.6～12.5 m/s,相关系数变动范围为0.570 7～0.915 2,验证了提出的海洋飓风强度监测方法的有效性.

摘要:对某动车组L型截面变曲率铝合金门立柱的拉弯成形过程进行模拟.基于不同阶段下的截面应力应变分布和回弹半径变化关系,探索了铝合金门立柱拉弯成形精度的影响因素,优选工艺参数及控制方法,并通过试验进行验证.结果表明:变曲率L型截面铝合金门立柱拉弯成形主要缺陷为截面畸变和回弹,其中截面畸变缺陷包括直线段区域腹板塌陷和圆弧端区域立边内凹.调整拉伸量等工艺参数一定程度上能够减小截面畸变缺陷和回弹.截面畸变缺陷主要因拉弯过程中立边受力不同引起.设置背压板,增加压板载荷能够减小直线段腹板截面畸变值；优化拉弯模具轮廓线,可降低圆弧端的立边截面畸变值.门立柱小圆弧端一侧回弹程度比大圆弧端一侧更严重,主要因变曲率铝合金门立柱两端不对称引起,影响门立柱的贴模度.利用回弹补偿法修正模具型面可有效控制回弹.试验最佳工艺参数为:预拉量1%,包覆拉伸量4.5%,补拉量0.5%,直线段区域施加40 kN背压力,构件成形精度大幅度提高,满足设计要求.

摘要:为了使高功率脉冲磁控溅射（HiPIMS）技术在保持高离化率的条件下实现HiPIMS高速沉积过程,采用电场与磁场双外场协同作用改善HiPIMS放电与沉积特性.研究了电-磁场协同增强HiPIMS（（E-MF）HiPIMS）和常规HiPIMS制备钒膜时的基体离子电流密度、发射光谱、钒膜表面形貌及表面粗糙度、截面形貌及沉积速率等,并探讨了（E-MF）HiPIMS模式的放电机理.研究表明:与HiPIMS相比,钒靶（E-MF）HiPIMS放电时的平板工件基体离子电流密度峰值增加了6倍,铜靶（E-MF）HiPIMS放电时的筒状工件基体离子电流密度峰值增加了13倍.（E-MF）HiPIMS放电时的Ar⁰谱线、Ar⁺谱线、V⁰谱线和V⁺谱线强度均显著增强,氩和钒的粒子离化率增加.（E-MF）HiPIMS制备的钒膜由V（111）和V（211）组成.（E-MF）HiPIMS制备的钒膜表面更加光滑平整且表面粗糙度由15.0 nm减小为9.6 nm；钒膜生长结构更加致密且沉积速率增加了约30%,而筒状工件转动条件下（E-MF）HiPIMS制备的铜膜的沉积速率增加了约50%.（E-MF）HiPIMS是一种高离化率高沉积速率的新型放电模式,该方法可有效规避常规HiPIMS较低沉积速率的技术缺陷.

摘要:为有效改善真空电子束焊焊缝成形并抑制成形缺陷产生,本文以12 mm厚7N01铝合金为研究对象,基于CFD软件 Ansys Fluent深入分析了电子束定点焊匙孔钻取过程及熔池传热和流体输运现象并进行了实验验证.为真实反映电子束流能量密度空间分布特点,建立了考虑束流活性区特征的自适应热源模型并采用VOF算法对气液界面进行实时追踪.数值分析结果表明,束流能量密度分布及与瞬态熔池/匙孔之间的耦合作用是直接决定焊缝成形良好与否的关键.当束流处于下聚焦模式时,特有的能量分布形式及其诱导的等离子体保温作用、金属蒸汽反冲压力、Marangoni流以及热浮力的耦合向上输运作用(最大流体速度为15 m/s左右),导致最终焊缝余高的形成及钉头区域扩展.由于深度方向上束流能量密度先增加后大幅降低,导致熔深熔宽的增加速度出现类似的演变规律,并且在匙孔底部可能诱发钉尖缺陷的产生.此外,研究还发现,随着匙孔深度增加,能量波动、金属蒸汽反冲压力与表面张力竞争作用逐渐加剧,促使匙孔钻取过程具有周期性.

摘要:为减少盘型悬式绝缘子断裂事故的发生,研究了绝缘子瓷件的应力水平以及结构的优化.建立盘型悬式绝缘子的有限元模型以计算绝缘子受拉伸作用下的应力分布特性,以及在不同拉力方向的作用下,绝缘子瓷件上的应力情况.采用有限元和机器学习相结合的方法对绝缘子的结构进行优化.结果表明:在拉力作用下,瓷件与水泥胶合剂的接触面部分分离,导致绝缘子瓷件中部壁面的应力水平较高,拉力方向与绝缘子轴线的夹角越大,瓷件上的应力水平越高.在有限元计算的基础上,利用机器学习方法,对绝缘子的结构参数进行优化设计,得到了最优结构参数,最优结构较原始结构应力水平降低了30%,并对最优结构进行有限元计算验证,发现两者误差率仅为0.644%,结果可靠且优化效果显著.在绝缘子的胶装过程中,应增强胶装强度,在绝缘子的安装中,应尽量减小绝缘子的受拉方向与轴线的夹角,以有效增加绝缘子的工作寿命.结构优化得到的最优参数可以为结构设计提供理论指导和技术支持.

摘要:结合实践案例,探索了融合多视角图像数据的建筑环境信息建模方法,旨在提高建筑环境信息建模效率,改善屋檐底部等建筑局部信息建模精度；探索了多视角图像数据融合技术路线,并结合实践案例,展开了低空摄影测量与地面摄影,采集了实践案例的建筑与环境图像数据；构建连接点,融合多视角图像数据,将地面图像与空中图像融合,对一些空中很难拍摄到的死角区域进行图像的补充,实现多角度、全方位的图像采集,通过空中三角测量处理、密集匹配、纹理映射,生成实践案例的建筑环境信息三维数字模型.实践结果表明:通过融合低空摄影与地面摄影图像数据,可显著提高建筑环境信息建模效率和建筑细部信息建模精度,可解决单一图像源采集信息不完整的问题,且具有低成本、高效率、易操作的技术优势.对保护建筑进行数据采集和保护的过程中,利用多视角的建筑环境信息建模方法可以快速、高效地对其三维信息进行保存和记录,实现对历史建筑多维度数据的保存与传承.

摘要:居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策,设计效率较低.旨在立足深度学习技术语境,提出基于条件生成对抗网络（CGAN）的居住区强排方案生成设计方法,应用pix2pix算法,构建基于CGAN的居住区强排方案生成设计模型,通过学习低层、多层、高层居住区轮廓与强排设计方案总平面图的对应关系,生成任意居住区轮廓条件下的居住区强排设计方案,提高居住区强排设计精度与效率,推动城市土地的高效率利用.以中纬度地区的3个居住区为例,验证所提方法的应用效果,评价所生成方案的日照性能.结果表明:所生成低层方案可满足大寒日2 h日照要求,多层方案中96%的房间可满足日照要求,高层方案中84%的房间可满足日照要求,高层容积率＞3.0、多层容积率＞1.5、低层容积率＞0.5,说明所生成方案有效利用了城市用地,且应用所建立模型可在3 s内生成居住区强排设计方案,显著降低了强排设计耗时,提高了设计效率.

摘要:城镇街区能耗不仅与建筑单体相关,也与群体形态密切相关.为探讨小城镇居住街区空间形态对街区能耗的影响,以浙江省长兴县为例,根据中心城区居住街区样本研究分析小城镇居住街区形态特征,提取出典型居住街区空间形态类型的5个典型容积率.随后从形态类型学的视角,依据小城镇居住街区的形态特征,以5个典型容积率生成了5种“基本形态”和17种“衍生形态”,最后通过数值模拟的方法对其进行两步能耗模拟,分别分析小城镇居住街区物质形态与非物质形态对居住街区能耗的影响表现.研究结果表明:小城镇居住街区类型中,多层板式能耗强度最低,低层独栋式能耗强度最高.混合式居住街区为最适合小城镇的居住街区模式,同等容积率下通过两类住宅混合,并将较高楼层的住宅建筑置于较低楼层住宅建筑北侧可降低街区能耗强度.采用正南正北行列式布局也更有利于居住街区节能.小城镇居住街区物质形态与非物质形态两方面都不可忽视,规划建设过程中应通过对物质形态的控制间接调控其非物质形态因素,从而起到节能效果.

摘要:针对传统的视觉里程计算法在动态环境下存在位姿估计精度不高且鲁棒性较差的问题,提出一种融合边缘信息的稠密视觉里程计算法.首先,使用深度信息计算像素点的空间坐标,并采用K-means算法进行场景聚类.分别基于光度信息与边缘信息的聚类构建出光度及几何一致性误差与边缘对齐误差,两者结合并进行正则化后得到数据融合的残差模型.将平均背景深度引入到残差模型中,用以扩大动、静部分残差差距而有利于正确的运动分割.然后,根据聚类残差分布的普遍特征,构建运动似然的非参数统计模型,通过动态阈值进行运动分割,剔除动态物体并得到聚类权重.最后,将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中,以降低动态物体的影响,提高位姿估计的精度.在TUM数据集上进行实验,结果表明本文算法在静态环境下以及富有挑战性的高动态环境下都能取得较好的结果,在动态环境下比现有算法具有更高的精度与鲁棒性.

摘要:针对色噪声下宽带阵列波达方向(DOA)估计精度差及稳健性不足的问题,本文结合协方差矩阵差分理论及特征向量空间聚焦算法提出有效解决方案.算法首先按照协方差矩阵差分理论求解差分矩阵,并对差分协方差矩阵进行特征分解,取正特征值部分对应的特征向量重构观测模型,消除色噪声及“伪峰”影响；然后,针对新观测模型,构建新的信号自相关矩阵；在此基础上,推导了不需角度预估的宽带DOA估计方法原理,即以不同频点处特征向量信号子空间为基础,求解聚焦矩阵；此外,为避免特征分解过程中零特征值所对应的特征向量对算法分辨门限的影响,依照特征值递减序列对特征向量矩阵进行重新排列,由非显著部分与信号阵列流型矩阵之间的正交性关系,重构聚焦矩阵.最后,仿真比较分析了所提算法与在噪声背景下的测向精确性、分辨能力、算法稳健性及复杂度方面的性能.理论分析及仿真结果表明,本文方法在色噪声背景下估计精度高、稳健性好,且不需要进行角度预估,复杂度低,实用性较强.

摘要:针对差分隐私随机森林算法在对高维数据进行分类时准确率不理想的问题,本文通过引入差分隐私下的包外估计来计算决策树权重以及特征权重,从而提出一种基于差分隐私下包外估计的随机森林算法（random forest under differential privacy based on the out-of-bag estimate, RFDP_OOB）.本算法首先在差分隐私保护下生成一部分的随机森林,利用差分隐私下包外估计的特性对决策树和特征的重要性进行评估,从而计算出决策树权重以及特征权重,然后通过特征权重对特征进行划分,得到非重要特征集.接着在生成剩下的一部分随机森林的过程中,对最佳特征为非重要特征的结点进行预剪枝操作,使其成为叶子结点,从而减小噪声、提高决策树分类准确率,并具有较好的执行效率.最后在预测分类结果时,取所对应的决策树权重最大的分类结果作为随机森林算法的分类结果,从而提高随机森林算法的分类准确率.本文还对算法的有效性和隐私性进行了理论分析,并通过实验结果验证了本算法的有效性,本算法可以在保护数据隐私性的同时提高算法的分类准确率.

摘要:为指导实际双金属管精确成形工艺,基于LS-Dyna对铝/钢双金属管电磁缩径连接进行了结构场-电磁场耦合的有限元数值模拟,研究了内外管壁厚比值、内外管间隙、放电电压以及芯模对成形质量的影响规律.结果表明:内外管壁厚比值过小易引起内外管连接不紧密,比值过大易导致内管凹陷和外管开裂；随着放电电压增大或内外管间距的减小,外管缩径冲击力增大,导致内管周向应力的急剧增大和失稳起皱,同时造成外管开裂;而随着放电电压减小或内外管间距的增大,外管相对的缩径冲击力减小,内管会因无法经历一个有效的形变回弹过程导致内外管有效连接区域逐渐减小；采用弹性芯模可一定程度抑制开裂等宏观缺陷的产生,同时也能适当增加内管的回弹.最后,基于理论计算与有限元仿真获得复合管电磁成形规律和缺陷控制理论,以增大有效连接区域长度、减少宏观缺陷为目标进行优化,在施加弹性芯模的状态下,内管壁厚维持1 mm不变,外管壁厚取1.5 mm,内外管间隙取0.7 mm,放电电压取50 kV时得到的成形质量最佳.

摘要:为有效预测低黏度环氧树脂体系TQ-50的流变黏度变化规律并确定其在树脂传递模塑（RTM）工艺中的适宜工艺窗口,本文采用差示扫描量热仪（DSC）、黏度计、流变仪和凝胶时间测试仪对TQ-50树脂体系的固化反应特性、静态黏度、动态黏度和凝胶时间等性能进行了系统的研究.在实验结果的基础上,利用双阿累尼乌斯方程（Arrhenius）建立该树脂体系的静态流变模型,该流变模型与实验结果具有良好的拟合一致性,能够准确地描述TQ-50环氧树脂在较低黏度范围内的化学流变行为.利用该流变模型建立温度、时间和黏度三维预测图谱和温度、时间等黏度曲线,并对工艺窗口进行预测,为工艺参数的优化提供科学依据.研究结果表明:TQ-50低黏度环氧树脂体系的黏度低于500 mPa·s时,工艺窗口的温度可选范围为50~70 ℃,保持时间约为150~180 min,黏度低于200 mPa·s时,工艺窗口温度的可选范围为55~70 ℃,保持时间约为56~96 min,该树脂体系具有较宽的适宜注射温度范围和较长的注射时间,满足RTM工艺成型的基本要求.

摘要:为实现北斗卫星定位系统（BDS）对大跨桥梁基础变位的连续监测和最终沉降量预测,需要消除卫星信号采集过程中的各种误差影响.本文提出通过平稳小波变换消除卫星信号中的多径误差；并将随机噪声简化成高斯白噪声模型,结合自相关函数噪声判定准测和经验模态分解降噪方法,降低信号中的随机噪声成分.为满足大跨桥塔沉降观测精度需求,采用双曲线模型定义北斗卫星监测数据和精密水准方法测量的桥塔沉降数据；以施工过程数据和模型化沉降数据作为输入层,通过BP神经网络建立不同数据间的非线性映射关系,实现北斗卫星实时测量数据的纠偏处理.最后,以某在建超千米公铁两用斜拉桥基础承台建立的北斗卫星沉降测点采集数据为例,根据3倍中位差原则去除北斗卫星采集数据的坏点,采用线性插值补偿丢失数据,通过本文方法降噪和纠偏后得到大跨桥梁基础承台沉降实时数据.与精密水准测量结果比较,本文方法具有亚毫米精度,满足大型桥塔结构沉降的连续观测和最终沉降量预测要求.

摘要:视觉SLAM（simultaneous localization and mapping）是智能车辆领域的研究热点,在包含运动目标干扰或近景特征不显著的场景中,容易产生帧间位姿估计结果精度不足或失效问题.为此,本文提出一种结合场景语义信息和路面结构化特征的SLAM算法.首先,针对上述特殊场景中运动目标干扰的情况,设计带有改进金字塔池化模块的语义分割神经网络,得到图像中各像素对应的目标类别,作为剔除运动像素点的依据,从而避免运动点参与特征匹配导致的位姿计算准确性下降问题；然后,针对有效近景特征点不足的情况,基于V视差算法确定图像中的道路平面区域并拟合出精确的视差方程,以计算路面上像素点的精确视差值,并提出一种基于路面结构化特征（车道线、马路边界、路面交通标记等）的位姿计算方法；最后通过场景实验得出,本文提出的改进算法计算结果的绝对轨迹误差小于原算法.证明该方法能够在存在运动目标干扰或缺乏近景特征的场景中具有较高的位姿估计精度,建立了有效的包含语义信息的稠密点云地图,具有良好的环境适应性.

摘要:在生物、医学研究采用两血管阻断法（2-VO）建立脑缺血模型过程中,由于对动脉的非量化结扎,导致模型建立的重复性较差,组内个体差异较大且死亡率较高.本文以金属应变计为核心元件设计了血管阻断拉力仪,实现对结扎力的量化检测.从体外、体内两个层面以及体内的细胞分子水平、组织器官水平和整体水平进行生物学实验验证.结果表明:该拉力仪线性度、灵敏度受金属应变计基底参数、胶接工艺、电路参数、外观结构等因素影响；与非仪器结扎组比较,脑缺血模型动物死亡率降低了42.22%.实验动物脑血流量下降程度与结扎力递增呈对应关系；海马组织苏木素-伊红（HE）染色后光镜检测发现神经元排列松散,神经元数量减少乃至消失,神经元胞浆染色变淡及齿状回出现神经元固缩.不同结扎力组间比较显示,1.5 N组内大鼠海马组织形态个体差异最小；Morris水迷宫结果显示,与假手术组比,1.5 N结扎组、2.5 N结扎组大鼠逃避潜伏期显著增加（P<0.05）,且1.5 N结扎组大鼠站台穿越次数显著下降（P<0.05）,出现了明显的学习记忆障碍.证伪了实验室前期实验中2-VO大鼠结扎力越大,结扎效果越佳的理论.得出结扎力标准偏差越小结扎效果越好,且结扎力量化可控的结论.该血管阻断拉力仪应用于医药学基础实验研究具有重要意义.

摘要:为解决某弹药协调器的精确快速定位控制问题,研究了一种基于隐式Lyapunov函数的连续时变反馈控制方法,该方法在控制律形式上类似PD控制,但其中的比例和微分系数取决于系统Lyapunov函数,是系统误差变量的可微函数. 首先,采用第2类Lagrange方法建立了系统的动力学模型,在此基础上,针对协调器系统存在的摩擦和小平衡机支反力矩非线性干扰问题,对这两项进行了精细建模,其中摩擦力矩项采用的是LuGre模型. 建模后,根据动力学模型具体结构设计实验,并通过实验数据采用遗传算法辨识了摩擦力矩和支反力矩模型中的关键参数. 为进一步缩短协调器的定位控制时间以提高其协调效率和性能,基于辨识后的模型,在控制中引入了摩擦力矩和支反力矩的前馈补偿项. 实验结果表明,所研究的控制方法对负载不确定性有较强的鲁棒性,在负载发生变化的情况下能够始终保证系统的定位时间和定位精度. 此外,对于摩擦和小平衡机支反力矩的非线性干扰补偿可以将协调定位时间缩短25.1%,由为补偿前的2.07 s缩短到1.55 s,同时保证了协调器的运动定位精度,验证了算法的有效性.